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Esiste lo Yin e lo Yang delle aziende?

16 giu 2020

L’azienda “Yin”

L’anziana impiegata legge annoiata le mail degli ordini. Le carica una ad una copiando i contenuti nel gestionale aziendale. C’è un potenziale ordine che riguarda un articolo speciale, non codificato, quindi lo mette da parte. A sera un addetto dell’ufficio tecnico viene a prendersi le richieste particolari accantonate durante il giorno, chiacchiera un po’ con la segretaria e poi porta via l’ordine dell’articolo speciale. Il giorno dopo l’impiegato carica i dati degli allegati ricevuti in una serie di fogli Excel, faticosamente costruiti nel tempo e manovrabili solo da espertissimi. Ne esce un preventivo che, dato che nasconde molte incognite, viene gonfiato dal tecnico stesso. Nell’eventualità che si proceda, non vuole rischiare di essere accusato di aver sbagliato le stime in perdita.

Intanto in produzione corre voce che una persona che fa gli assemblaggi manuali è assente. Il capo reparto deve mettere al suo posto un giovane neo assunto e gli affianca un esperto per spiegargli cosa deve fare. L’esperto non può fare ciò che aveva programmato quel giorno e così rovina anche il piano di altre aree produttive. Inoltre la sua pazienza scarseggia perché è l’ennesima volta che gli tocca spiegare la stessa cosa a persone diverse. A fianco al giovane sostituto c’è un altro operaio che deve fare il completamento dell’assemblaggio e che, giocoforza, diventa anche lui inefficiente in attesa della formazione del giovane. Così perdono tempo in tre. 

Superato l’imprevisto, sembra che sia tornata la normalità. Tutti sono ignari del fatto che a breve una macchina si guasterà. Da quel momento sarà emergenza: bisognerà correre a procurarsi i ricambi e la macchina ferma avrà un impatto anche sulle linee che fanno le lavorazioni successive, quindi si fermeranno anche queste. Bisognerà rifare rapidamente il piano di lavoro, non importa se ottimizzato o no e, in base a quello, i mulettisti dovranno riportare frettolosamente in magazzino il materiale già approntato e cambiarlo con quello necessario al nuovo piano. Queste extra operazioni avranno la conseguenza di rallentare l’approvvigionamento anche di altri reparti.

Nel frattempo, dopo l’approvazione interna da parte del responsabile che ovviamente ha aggiunto altro margine a copertura del rischio, il preventivo dell’articolo speciale viene inviato al potenziale cliente che, oltre ad averlo atteso troppo, non lo accetterà perché troppo oneroso. Un’altra occasione perduta.

Dopo il termine dell’emergenza dovuta al guasto della macchina, il board osserva i risultati dell’analisi ottenuta con i pochi dati disponibili e prende atto della scarsa performance. I costi sono aumentati e le commesse sono complessivamente oltre la scadenza. Bisognerà trovare ancora una volta qualche scusa per giustificare i ritardi con i clienti. Chissà se questa volta se la berranno. Nel frattempo non c’è nessuna nuova opportunità all’orizzonte, né ci sarebbero i mezzi per valutarla.

L’azienda “Yang”

Gli ordini fluiscono direttamente dal portale al sistema informativo aziendale. Uno di questi riguarda la richiesta di un articolo fuori standard, per cui il sistema di workflow orchestration lo inoltra direttamente all’ufficio tecnico. Dato che si tratta di un prodotto complesso, gli allegati tecnici all’ordine vengono trattati e inviati alla stampante 3D per la prototipazione rapida e al sistema di Analisi Predittiva per un suggerimento sulla fascia di costo, con lo scopo di avere rapidamente un preventivo realistico da sottoporre al cliente.

Intanto, in produzione, un alert visualizzato sul dispositivo wearable avvisa il capo reparto che c’è da sostituire un operaio che di solito fa l’assemblaggio manuale, oggi assente per un problema improvviso. Un giovane neo assunto prende il suo posto e impara il procedimento guardando, nel terminale touch screen del banchetto, il video della procedura di assemblaggio. Poi inizia a lavorare, con ritmo più lento del collega esperto che sta sostituendo, ma va bene così: il robot collaborativo a fianco a lui asseconda il suo ritmo e attende prima di fare i movimenti di completamento dell’assemblaggio, senza intralciare il lavoro del giovane operaio.

Un altro alert avvisa il manutentore più esperto che una delle macchine meno moderne, secondo i dati dei sensori IIoT applicati alla macchina e l’Analisi Predittiva collegata, molto probabilmente si fermerà nelle prossime ore per un guasto. Il manutentore si trova in un altro stabilimento, a diversi chilometri di distanza, ma decide comunque di intervenire subito per allungare la vita della macchina. Fa una chiamata al collega che si trova vicino alla macchina e, tramite la realtà aumentata, indica sul visore AR del collega le operazioni da fare per modificare i parametri per non stressare la macchina. Poi ordina i pezzi di ricambio e programma l’intervento di manutenzione. 

Le macchine sono interconnesse e l’informazione del futuro stop programmato arriva, tramite la rete, anche alle linee che fanno le fasi successive, le quali riprogrammano automaticamente la propria produzione. Il cambio di piano non serve solo per dare continuità alla produzione di altri articoli durante il fermo per manutenzione della macchina a monte, ma anche per ottimizzare i consumi energetici, schedulando gli articoli più energivori di notte, quando la corrente elettrica costa meno. Il nuovo piano fa cambiare anche istantaneamente le missioni di prelievo di materia prima per le navette senza conducente.

Intanto la stampante 3D ha finito di produrre il prototipo del pezzo personalizzato, e si può procedere con i test. Si scopre un punto debole, per cui è meglio comunicarlo al potenziale cliente, insieme al preventivo. Il cliente ringrazia per la segnalazione del punto debole e, visto il costo accettabile e la preparazione dell’interlocutore, decide di proseguire con il progetto del pezzo nuovo facendo co-engineering col suo nuovo fornitore. Sta nascendo una proficua partnership.

Il board aziendale, dopo aver brindato alla performance positiva del periodo, è adesso alle prese con i risultati di un progetto di Data Science. Dall’analisi di una enorme quantità di dati, delle notizie economiche, dei social, dei dati storici, è emerso che una nuova tipologia di articoli ha un grande potenziale di mercato ed è compatibile con le macchine e le attrezzature già presenti in azienda. Tramite il Digital Twin, è disponibile anche una simulazione virtuale della produzione. La simulazione dimostra che produrre i nuovi articoli è fattibile, basta solo decidere di investire e l’azienda prospererà. 

Conclusioni

Sono superflue. Stay tuned!